卧安机器人冲刺港股，证明具身智能机器人已跑通商业模式。对智慧工地而言，这不仅是新闻，而是一份未来施工现场的预演。
从家庭客厅到智慧工地：AI机器人正在改写“体力活”逻辑
2024年，全球AI具身家庭机器人市场规模已经做到59亿元，渗透率才2.3%；但就在这样的早期阶段，卧安机器人OneRobotics已经以11.9%的份额拿下全球第一，并刚刚通过港交所聆讯。
这件事，对关心“智慧工地”“AI在建筑行业应用”的人，其实比看上去更重要：
- 它证明了“具身智能+机器人”的商业模式已经跑通，开始被资本市场认可；
- 它展示了运动训练、情感陪伴、家务劳动等复杂场景的技术落地路径；
- 更关键的是，这些技术绝大部分可以迁移到建筑工地——一个更苦、更乱、更危险，但回报也更大的场景。
本文想聊清楚三件事：
- 卧安机器人到底做对了什么，才能成为“AI具身家庭机器人第一股”；
- 这些技术能力，如果搬到建筑工地，会长成什么样的智慧工地机器人；
- 建筑企业、施工总包、工程管理方，现在要做哪些准备，才能不被下一轮“AI工地”浪潮甩在身后。
一、卧安机器人IPO背后：具身智能商业闭环已经出现
先把关键信息掰开说：
- 2024年零售额市占率：11.9%，全球AI具身家庭机器人系统第一；
- 产品完全围绕家庭场景：运动训练、情感陪伴、家务劳动、养老护理、安全防护、能源管理等；
- 2022-2024年营收：2.75亿 → 4.57亿 → 6.10亿元，三年复合增速49%；
- 毛利率：34.3% → 50.4% → 51.7% → 2025年上半年54.2%，持续走高；
- 经调整EBITDA：2023年转正，2024年同比增长348.6%，2025年上半年已超2024年全年两倍。
这组数字有一个很重要的信号：
“AI+机器人”不再只是技术展示，而是可以在消费场景赚到钱的生意。
1.1 从Acemate到Kata：典型具身智能产品长什么样
卧安机器人的两款代表产品，其实是理解“具身智能”非常好的样本：
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Acemate：AI网球机器人
- 能够自主移动、接球、回球，对打节奏接近真人；
- 入选《时代》2025年度最佳发明，是榜单中唯一的运动机器人；
- 海外众筹总额突破1650万，达成目标的76倍。
本质上，这是一个高动态场景下的运动控制+实时决策系统。
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Kata Friends：AI陪伴宠物机器人
- 全球首款本地部署大模型的AI宠物机器人；
- 具备视觉识别、听觉系统、触觉传感，多模态感知能力；
- 通过嵌入式大模型和情感交互引擎，实现长期陪伴、记忆与个性化互动。
本质上，这是一个以情感交互为目标的多模态智能体。
如果你把“网球场”换成“施工现场”，“宠物陪伴”换成“工人协作”，会发现两者在技术底座上高度相似——都是在真实物理世界中，感知复杂环境、实时决策、驱动机器人身体去完成任务。
1.2 人形家务机器人H1：技术边界逼近“通用劳动力”
卧安机器人计划在2026年1月推出首款人形家庭机器人H1，用一句话概括：
从“专用机器人”走向“通用体力劳动者”的关键一步。
H1聚焦的场景包括：
- 衣物整理、餐后清洗、收纳；
- 辅助备餐等需要精细操作与空间理解的家务。
背后依赖的核心能力有三块：
- AI机器视觉：精准识别物体、空间结构和动态环境；
- 定位与环境建模（SLAM+3D建图）：建立家庭环境数字孪生；
- 通用抓取与操作：在各种不规则物体上完成抓、放、操作。
对建筑行业来说，这几乎就是“工地机器人”的技术清单：
- 把“衣物、餐具”换成“钢筋、模板、管线”；
- 把“厨房、客厅”换成“楼层、脚手架、钢结构”；
- 把“整理收纳”换成“搬运堆放、简单装配、清理垃圾”。
技术上，没有本质区别，只有复杂度和安全级别的提升。
二、从家庭到工地：具身智能为什么特别适合智慧工地
智慧工地真正需要的，是“能干活”的AI。
BIM协同、进度管理、质量巡检，这些数字化系统解决的是“看得见”“算得清”的问题；而现场一线最贵、最难也是风险最高的，是“把事情搬起来、装上去、干完它”。
具身智能机器人，正好补上了这一块空白。
2.1 家庭场景和施工场景，有三点高度相似
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环境非结构化
- 家庭：玩具散落、桌面凌乱、光线变化大；
- 工地：材料堆放不规则、临时构筑物多、尘土遮挡、光照变化。
两者都需要鲁棒的环境感知和动态规划能力。
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任务多变且组合复杂
- 家务：洗碗→擦桌→拖地，每个动作细节不同；
- 工地：搬运→对位→固定→检查，同样由大量原子动作组合而成。
这对任务分解、动作库复用、策略学习提出要求。
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长期协作，而不是一次性操作
- 家用机器人要和家庭成员长期相处、学习偏好；
- 工地机器人要与现场班组、施工工艺协同，适应不同项目规范。
背后是持续学习与人机协同的问题。
卧安机器人在家庭场景跑通了这些要素，等于为智慧工地提供了一套“现实验证过的技术栈”。
2.2 建筑行业可以“拿来就用”的三类能力
结合卧安机器人现有产品，我们可以直接映射到工地：
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运动型机器人能力 → 物料搬运与对位
- Acemate能用AI决策完成高速击球；
- 在工地上，就是精准抓取、路径规划、吊装或对位，例如：
- 楼层内的砖、板、袋装材料搬运；
- 管线托盘的定位支撑；
- 小型构件的装配辅助。
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情感陪伴/交互能力 → 工人协作与安全提醒
- Kata Friends通过本地大模型实现自然对话和情感反馈；
- 在工地，就是可对话的安全助手与工序助手：
- 语音交互查询施工工艺、安装顺序；
- 实时语音提醒高危操作、未系安全带等；
- 结合摄像头识别危险动作，进行“软性干预”。
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人形家务能力 → 多工种通用体力劳动者
- H1能完成多种家务流程；
- 对应到工地，就是干杂活、小工类重复劳动：
- 清理建筑垃圾、场地整平；
- 工具递送、材料分拣；
- 简单固定、拧紧、拆卸等操作。
对施工总包来说，这些能力直接落地的价值非常明确：
- 解决招工难、用工贵的问题，尤其是年轻人不愿意进场的基础工种；
- 降低安全风险，把高危、重体力、重复性劳动交给机器人；
- 让技术工种把时间用在“有技术含量的活”上，整体提升工效。
三、资本市场为何买单：给建筑企业的一面“预演镜子”
卧安机器人之所以能冲击港股，靠的不是“故事”，而是踏踏实实的几块基本盘。
建筑企业如果想在智慧工地上复制类似路径，这些要素也同样适用。
3.1 研发投入：20%收入比例是一个信号
卧安机器人过去三年，研发费用大约占收入的20%，研发团队占员工总数的43.4%（剔除装配线工人后超过50%），这是典型的“技术驱动型公司”配置。
这对建筑圈的启发是：
再多的智慧工地PPT，不如真正组一支能把算法、机器人和施工工艺连起来的团队。
如果你所在的是大型央企/国企总包，想认真做AI工地，至少要做到：
- 有专门的智慧工地/数字化研究院，而不仅是信息中心；
- 团队里同时有：懂施工工法的人、懂机器人控制的人、懂AI算法的人；
- 每年持续拿出一定比例营业额（哪怕一开始是1%-3%）投入到实战项目，而不是只买现成软件。
3.2 全球化视角：卧安为什么先在日本、欧洲、北美赚钱
2022-2024年及2025年上半年，卧安机器人来自日本、欧洲和北美的收入占比分别是95.5%、95.6%、95.0%、96.6%，零售额复合增长率在这些市场也都在**40%-68%**之间。
原因很简单：
- 老龄化严重，对家庭服务、看护机器人的需求更强；
- 劳动力成本高，对“用机器替人”的ROI更敏感；
- 对新技术的支付意愿更高。
建筑业可以直接套用这个逻辑：
- 高人力成本、高安全要求的地区/项目，将是工地机器人的优先落点；
- 比如：海外工程项目、大城市轨交、超高层、石化等高危项目。
如果你是有海外业务的工程企业，现在就可以考虑：
- 选1-2个海外项目做“AI具身工地机器人示范工地”；
- 把经验沉淀为标准化方案，再回流国内复制。
3.3 行业天花板：从22亿到707亿，建筑会吃掉多少
弗若斯特沙利文的预测是：
- 全球AI具身家庭机器人系统市场规模：
- 2022年：22亿元；
- 2024年：59亿元；
- 2029年：预计707亿元，复合年增长率64.2%；
- 市场渗透率：
- 2022年：1.0%；
- 2024年：2.3%；
- 2029年：预计16.2%。
这是**“家庭场景”**的体量。建筑工地的物理劳动量和设备密度，远超家庭几个数量级。
我个人的判断是：
一旦具身智能在工地大规模落地，其市场空间会比家庭更大，利润结构也更健康。
原因有三：
- 工地是B端，能够按“节省的人力成本+安全收益”直接算账；
- 施工周期长，机器人可以在一个项目持续工作，摊薄成本；
- 与BIM、进度管理、质量检测等数字化系统联动后，形成完整“数字-物理闭环”。
四、建筑企业现在要做什么：从“看热闹”到“排期落地”
等到“工地版卧安机器人”要IPO时，真正受益的，是那些在2025年前后就开始主动试错的建筑企业。
4.1 先选三个最适配的工地场景
不要试图一口吃成胖子，先找单点场景突破：
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物料搬运与场地清理
- 楼层内水平搬运、垃圾清运、临时堆放整理；
- 可结合AGV小车+具身机械臂，快速形成产能。
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高频巡检与安全监测
- 具身机器人搭载多传感器，执行结构变形、临边洞口、脚手架稳定性巡检；
- 与现有视频AI安全监控结合，做到“发现问题还能上前提示或隔离”。
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标准化工序辅助
- 比如地砖铺贴、涂刷、打胶等对工艺一致性要求高但劳动强度适中的工序；
- 适合做出“动作模板”，用具身机器人重复执行。
4.2 把现有智慧工地系统“接到机器人身上”
很多企业智慧工地已经有：
- BIM模型；
- 进度计划与WBS分解；
- 质量、安全问题的线上闭环平台。
下一步要做的，是：
- 在BIM中预留**“机器人作业信息层”**：行走路线、作业区域、危险区；
- 在进度计划中标注**“机器人可参与工序段”**，形成机器人排产表；
- 把质量、安全问题库转化为机器人作业规程与禁令规则，让机器人“懂规范”。
这一步做完，你会发现：
智慧工地从“看数据”变成了“指挥一支数字+物理的混合队伍”。
4.3 现在就要开始找的三类伙伴
即便是头部总包，也很难自己把全栈技术做完，更现实的做法是：
- 机器人本体与控制厂商：类似卧安机器人这样，具备具身智能和机器人系统能力的公司；
- AI算法与大模型团队：做视觉识别、动作规划、语音交互、本地大模型适配；
- 施工工法专家团队：把多年经验拆成可被机器人学习的“动作语言”和“规则库”。
有一点很关键：
不要把供应商当“外包”，而是当“联合研发伙伴”。
把一线项目经理、工长拉进来，和算法工程师一起站在现场做“样板工序拆解”，这种跨界沟通，是智慧工地真正拉开差距的地方。
结语：AI家庭机器人上市，工地AI机器人不会太远
卧安机器人通过港交所聆讯，不只是家庭机器人行业的一条新闻，它实际向整个实体行业释放了一个信号：
只要能在真实场景里持续创造可量化的价值，具身智能机器人是可以走到资本市场、走进资产负债表的。
对中国建筑业来说，这个时间窗口已经打开：2025年前后，是从“AI看图、AI巡检”走向“AI能干活”的关键拐点。家庭场景已经证明技术和商业模式都跑得通，接下来，建筑工地会成为具身智能下一块真正的增量战场。
如果你负责智慧工地、数字化或科技创新，现在可以先问自己三个问题：
- 我们有哪些工地场景，已经具备让机器人“进场干活”的基础？
- 我们手里的BIM、进度、质量、安全系统，离“指挥机器人”还差哪几步？
- 如果明年要在一个标杆项目上试运行“工地具身机器人”，我会选哪一个？
答案不必完美，但越早开始思考和试验，你在下一轮“AI工地”的竞争里，位置就越靠前。